Diagnostic Concordance Between Clinical and Histopathologic Diagnoses of Oral Mucosal Lesions: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Accurate diagnosis is essential for effective treatment and for determining the outcome of any pathologic condition. This study aimed to evaluate the concordance between the clinical and histopathologic diagnoses of biopsied soft-tissue specimens submitted to the Oral Pathology Biopsy Service at the University of Alberta over a 23-year period. Methods The clinical and histopathological diagnoses were coded using the Systematized Nomenclature of Medicine-Clinical Terms (SNOMED-CT). Subsequently, all the diagnoses were classified according to their pathogenesis. The outcome measurement was the percentage of absolute concordance, relative concordance, and discordance. Diagnostic agreement was evaluated using Cohen's kappa; sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values (PPV and NPV, respectively) were calculated. Additionally, the relationship between gender, age, and pathogenic-cluster concordance was tested using the Chi-square test or the Sample t-test. Results The anonymized database comprised 18,935 oral soft-tissue biopsies. The absolute concordance by SNOMED-CT codes was 47.8%, and by synonyms, 52.1%. The relative concordance was 76.2%, and the discordance was 23.8%. The accuracy of the clinical diagnosis in detecting oral potentially malignant disorders (OPMDs) was evaluated, yielding a sensitivity of 79.3%, a specificity of 97.9%, a PPV of 88.4%, and an NPV of 95.9%. Moreover, for malignant lesions, the clinical diagnosis demonstrated a sensitivity of 67.8%, a specificity of 98.5%, a PPV of 47.0%, and an NPV of 99.4%. Conclusions The results indicated that cluster concordance demonstrated substantial agreement. While clinical examination effectively identifies patients without malignancy or OPMD, it is not sufficiently sensitive to diagnose them. Therefore, histopathologic evaluation of biopsy specimens remains critical for achieving an accurate and definitive diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».